‘再战千问:启程你的提升之旅‘,如何更好地提问?
例如,很多时候我们提出一些问题,然而通义千问提供的答案,并非完全符合我们的期望。这并非由于通义千问的智能程度不足,而是提问者的“提问技巧”尚未掌握得当。
难道提问还需要讲究艺术性吗?确实如此。今天,我们将为大家介绍一个关键概念——Prompt Engineering,即“提示词工程”。
那么,什么是提示词工程(Prompt Engineering)呢?它是指在与AI模型交互时,用户所提供的输入文本,这些文本旨在引导AI模型生成特定类型的精准输出内容。这里的输入可以是具体的问题表述、任务描述或情境描绘。
向AI模型提问或者下达指令,就如同与人交流一样,提问者首先需要确保问题表述清晰明了。如果问题阐述得模糊不清,即便是最顶尖的专家也无法给出你所期待的答案。
下面两个例子,就是提示词的错误示例:
很明显这并不是我想要的答案,我明明想要一 giao 我里 giao giao,因为问题并没有表述清楚,结果给我初始了一个rapper的角色其实可以看到他已经自由发挥了,同样也没描述清楚具体的一些细节,
因此,为了确保AI模型能够提供更为精确的答案,我们有必要掌握一系列针对AI的提问策略和技术,而这一整套策略和技术体系即所谓的“提示词工程”。在ChatGPT的应用中,提示词工程扮演着不可或缺的核心角色,它负责将用户的需求翻译成GPT模型可以有效理解和响应的语言结构。通过精心设计和运用恰当的提示词,我们可以有效地引导GPT模型生成既具有针对性又高质量的回复内容。故此,深入学习并熟练应用提示词技术是充分挖掘ChatGPT潜能的关键,有助于满足各种不同场景下的应用需求。
那么,如何开启对提示词工程的学习之旅呢?
初步涉足提示词工程领域,首要任务是对提示词的各种类型有一个全面的认识。当前,在实践中广泛采用的提示词主要分为六大类别。
1.信息检索类Prompt
向ChatGPT询问某些固有的知识,比如这样输入:“新中国成立时间”
2.文本生成类Prompt
根据特定要求来生成文本,比如这样输入:"我彩票中了一个亿,我不想干了,请向我的领导写一封离职信,要求字数在300字以内”
3.机器翻译类Prompt
给定某一种语言的内容,翻译成另一种语言,比如这样输入:"请将'I'm Iron Man翻译成中文。”
4.创意写作类Prompt
提出具有开放性的要求,比如这样输入:“写一个以美国南北战净为历史背景的短篇爱情小说,要求字数2000字以内。“
(截取了部分)
5.文本摘要类Prompt
指定一篇文章,提炼出文章的核心要点,比如这样输入:"请为上面的输出总结出一个50字的摘要"
6.咨询建议类Prompt
列举现实情况,提出咨询建议,比如这样输入:“我是一个00后北漂,我喜欢rapper,我应该如何学习?”
上述内容仅列举了提示词的一些常见类型。然而,要有效地提出优质问题,首要步骤是明确你所使用的提示词类别,这样才能做到精准定位,如同对症下药般解决问题。
一个真正高质量的提示词,应当具备三大要素:首先,目标指向必须清晰明了;其次,应具有特定的前提条件设定;最后,需对回答的形式和范围做出明确限定。
想要满足这些要求,你的Prompt需要包含四大组成部分,分别是任务、上下文、指令、角色。
1.任务(Task)
所谓任务,是指用户期望模型执行的具体事务,这可能包括解答疑问、提出指导性意见等内容。
2.上下文(Context)
有助于模型更好地掌握任务的上下文信息,这包括但不限于相关领域的专业知识、具体的应用场景等元素。
3.指令(Instruction)
具体要求包括但不限于按照特定方式引导模型完成任务,例如规定答案的格式、确定回答的深度等。
4.角色(Role)
在互动流程中,为模型预设一个身份角色,例如专家、助手等,使其能够在交流中发挥作用。
对于这四个组成部分,我们来举一个应用的例子。输入内容:作为一个项目经理,你的项目组成员因工资待遇要求离职,请给出有效的解决办法,解决方法列举5条以上,总字数在200-300之间,
任务部分是“给出有效的解决方法”
上下文部分是“你的项目组成员因工资待遇要求离职“
指令部分是“解决方法列举5条以上,总字数在200-300字之间。”
角色:项目经理
这样的提示词就是一个清晰完整的提示词,大概率可以给出你准确而又有价值的回答。
针对这个问题,回答如下:
当然,也并非每一个问题都一定要严格包含着四大要素,只有在希望生成较为复杂和专业的内容时,才需要兼备这些要素。
以上是实现优质提示词的基本要求。此外针对一些特殊场景,我们也需要用到几种提示词的高级技巧。
都有哪些提示词的高级技巧呢?在下一讲我会为大家详细说明,敬请期待。
欢迎大家围观,
想学习更多AI技能,比如说利用AI提高生产力,或者做一些副业都可以联系我,入局AI 共同成长。关注公众号发送【ChatGPT资料】领取ChatGPT全套资料、提示词。
相关文章:

‘再战千问:启程你的提升之旅‘,如何更好地提问?
例如,很多时候我们提出一些问题,然而通义千问提供的答案,并非完全符合我们的期望。这并非由于通义千问的智能程度不足,而是提问者的“提问技巧”尚未掌握得当。 难道提问还需要讲究艺术性吗?确实如此。今天,…...

java SSM社区文化服务管理系统myeclipse开发mysql数据库springMVC模式java编程计算机网页设计
一、源码特点 java SSM社区文化服务管理系统是一套完善的web设计系统(系统采用SSM框架进行设计开发,springspringMVCmybatis),对理解JSP java编程开发语言有帮助,系统具有完整的 源代码和数据库,系统主…...

go执行静态二进制文件和执行动态库文件
目的和需求:部分go的核心文件不开源,例如验证,主程序核心逻辑等等 第一个想法,把子程序代码打包成静态文件,然后主程序执行 子程序 package mainimport ("fmt""github.com/gogf/gf/v2/os/gfile"…...
通过示例解释序列化和反序列化-Java
序列化和反序列化是Java(以及通常的编程)中涉及将对象转换为字节流,以及反之的过程。当你需要传输或存储对象的状态时特别有用,比如将其通过网络发送或持久化到文件中。 序列化: 定义:序列化是将对象的状…...

k8s源码阅读环境配置
源码阅读环境配置 k8s代码的阅读可以让我们更加深刻的理解k8s各组件的工作原理,同时提升我们Go编程能力。 IDE使用Goland,代码阅读环境需要进行如下配置: 从github上下载代码:https://github.com/kubernetes/kubernetes在GOPATH目…...

Java JDBC整合(概述,搭建,PreparedStatement和Statement,结果集处理)
一、JDBC的概述: JDBC:是一种执行sql语句的Java APL,可以为多种关系类型数据库提供统一访问,它由一组用Java语言编写的类和接口组成。有了JDBC,Java人员只需要编写一次程序就可以访问不同的数据库。 JDBC APL…...

Nginx 负载均衡集群 节点健康检查
前言 正常情况下,nginx 做反向代理负载均衡的话,如果后端节点服务器宕掉的话,nginx 默认是不能把这台服务器踢出 upstream 负载集群的,所以还会有请求转发到后端的这台服务器上面,这样势必造成网站访问故障 注&#x…...
uniapp 多轴图,双轴图,指定哪几个数据在哪个轴上显示
这里使用的在这里导入, 秋云 ucharts echarts 高性能跨全端图表组件 - DCloud 插件市场 这里我封装成一个组件,自适应的,可以直接复制到自己的项目中 <template><qiun-data-charts type"mix":opts"opts":cha…...
Kotlin 协程 supervisorScope {} 运行崩溃解决
前言 简单介绍supervisorScope函数,它用于创建一个使用了 SupervisorJob 的 coroutineScope, 该作用域的特点:抛出的异常,不会 连锁取消 同级协程和父协程。 看过很多 supervisorScope {} 文档的使用,我照抄一摸一样…...

【Spring 篇】JdbcTemplate:轻松驾驭数据库的魔法工具
欢迎来到数据库的奇妙世界,在这里,我们将一同揭开Spring框架中JdbcTemplate的神秘面纱。JdbcTemplate是Spring提供的一个简化数据库操作的工具,它为我们提供了一种轻松驾驭数据库的魔法。本篇博客将详细解释JdbcTemplate的基本使用࿰…...

Web开发SpringBoot SpringMVC Spring的学习笔记(包含开发常用工具类)
开发框架学习笔记 一.Spring SpringMVC SpringBoot三者的联系SpringMVC工作原理 二.SpringBoot的学习2.1 注解2.1.1 SpringBoot的核心注解2.1.2 配置导入注解(简化Spring配置写XML的痛苦)Configuration和Bean(人为注册Spring 的 Bean)Import(补)ImportResource(补)AutowiredQua…...
微服务下的SpringSecurity认证端
从三板斧开始微服务下的SpringSecurity开始 一、引入组件包 <dependency><groupId>org.springframework.cloud</groupId><artifactId>spring-cloud-starter-oauth2</artifactId> </dependency> 二、创建适配器 AuthorizationServerConfig…...

苹果电脑菜单栏应用管理软件Bartender 4 mac软件特点
Bartender mac是一款可以帮助用户更好地管理和组织菜单栏图标的 macOS 软件。它允许用户隐藏和重新排列菜单栏图标,从而减少混乱和杂乱。 Bartender mac软件特点 菜单栏图标隐藏:Bartender 允许用户隐藏菜单栏图标,只在需要时显示。这样可以…...
笙默考试管理系统-MyExamTest----codemirror(65)
笙默考试管理系统-MyExamTest----codemirror(65) 目录 一、 笙默考试管理系统-MyExamTest----codemirror 二、 笙默考试管理系统-MyExamTest----codemirror 三、 笙默考试管理系统-MyExamTest----codemirror 四、 笙默考试管理系统-MyExamTest---…...

git在本地创建dev分支并和远程的dev分支关联起来
文章目录 git在本地创建dev分支并和远程的dev分支关联起来1. 使用git命令2. 使用idea2.1 先删除上面建的本地分支dev2.2 通过idea建dev分支并和远程dev分支关联 3. 查看本地分支和远程分支的关系 git在本地创建dev分支并和远程的dev分支关联起来 1. 使用git命令 git checkout…...

【C++】深入了解构造函数之初始化列表
目录 一、再谈构造函数 1、引入 1)构造函数体赋值 2)不同成员变量赋值 2、初始化列表 一、再谈构造函数 1、引入 1)构造函数体赋值 在创建对象时,编译器通过调用构造函数,给对象中各个成员变量一个合适的初始值…...
差分--差分数组快速计算L到R值相加后的数组
目录 差分:思路代码: 原题链接 差分: 输入一个长度为 n 的整数序列。 接下来输入 m 个操作,每个操作包含三个整数 l,r,c ,表示将序列中 [l,r] 之间的每个数加上 c 。 请你输出进行完所有操作后的序列。 输入格式 第…...

《NLP入门到精通》栏目导读(01/2)
一、说明 栏目《NLP入门到精通》本着从简到难得台阶式学习过度。将自然语言处理得知识贯穿过来。本栏目得前导栏目是《深度学习》、《pytorch实践》,因此,读者需要一定得深度学习基础,才能过度到此栏目内容。 二、博客建设理念 本博客基地,将建成人工智能领域的参考资料库;…...

three.js实现电子围栏效果(纹理贴图)
three.js实现电子围栏效果(纹理贴图) 实现步骤 围栏的坐标坐标转换为几何体顶点,uv顶点坐标加载贴图,移动 图例 代码 <template><div class"app"><div ref"canvesRef" class"canvas-…...

DHSP和DNS
一、服务程序 1.1DHCP定义 DHCP(动态主机配置协议)是一个局域网的网络协议。指的是由服务器控制一段IP地址范围,客户机登录服务器时就可以自动获得服务器分配的IP地址和子网掩码。默认情况下,DHCP作为Windows Server的一个服务组…...
CVPR 2025 MIMO: 支持视觉指代和像素grounding 的医学视觉语言模型
CVPR 2025 | MIMO:支持视觉指代和像素对齐的医学视觉语言模型 论文信息 标题:MIMO: A medical vision language model with visual referring multimodal input and pixel grounding multimodal output作者:Yanyuan Chen, Dexuan Xu, Yu Hu…...

盘古信息PCB行业解决方案:以全域场景重构,激活智造新未来
一、破局:PCB行业的时代之问 在数字经济蓬勃发展的浪潮中,PCB(印制电路板)作为 “电子产品之母”,其重要性愈发凸显。随着 5G、人工智能等新兴技术的加速渗透,PCB行业面临着前所未有的挑战与机遇。产品迭代…...
Oracle查询表空间大小
1 查询数据库中所有的表空间以及表空间所占空间的大小 SELECTtablespace_name,sum( bytes ) / 1024 / 1024 FROMdba_data_files GROUP BYtablespace_name; 2 Oracle查询表空间大小及每个表所占空间的大小 SELECTtablespace_name,file_id,file_name,round( bytes / ( 1024 …...
在 Nginx Stream 层“改写”MQTT ngx_stream_mqtt_filter_module
1、为什么要修改 CONNECT 报文? 多租户隔离:自动为接入设备追加租户前缀,后端按 ClientID 拆分队列。零代码鉴权:将入站用户名替换为 OAuth Access-Token,后端 Broker 统一校验。灰度发布:根据 IP/地理位写…...
Matlab | matlab常用命令总结
常用命令 一、 基础操作与环境二、 矩阵与数组操作(核心)三、 绘图与可视化四、 编程与控制流五、 符号计算 (Symbolic Math Toolbox)六、 文件与数据 I/O七、 常用函数类别重要提示这是一份 MATLAB 常用命令和功能的总结,涵盖了基础操作、矩阵运算、绘图、编程和文件处理等…...

人机融合智能 | “人智交互”跨学科新领域
本文系统地提出基于“以人为中心AI(HCAI)”理念的人-人工智能交互(人智交互)这一跨学科新领域及框架,定义人智交互领域的理念、基本理论和关键问题、方法、开发流程和参与团队等,阐述提出人智交互新领域的意义。然后,提出人智交互研究的三种新范式取向以及它们的意义。最后,总结…...
【Nginx】使用 Nginx+Lua 实现基于 IP 的访问频率限制
使用 NginxLua 实现基于 IP 的访问频率限制 在高并发场景下,限制某个 IP 的访问频率是非常重要的,可以有效防止恶意攻击或错误配置导致的服务宕机。以下是一个详细的实现方案,使用 Nginx 和 Lua 脚本结合 Redis 来实现基于 IP 的访问频率限制…...

【网络安全】开源系统getshell漏洞挖掘
审计过程: 在入口文件admin/index.php中: 用户可以通过m,c,a等参数控制加载的文件和方法,在app/system/entrance.php中存在重点代码: 当M_TYPE system并且M_MODULE include时,会设置常量PATH_OWN_FILE为PATH_APP.M_T…...

实战三:开发网页端界面完成黑白视频转为彩色视频
一、需求描述 设计一个简单的视频上色应用,用户可以通过网页界面上传黑白视频,系统会自动将其转换为彩色视频。整个过程对用户来说非常简单直观,不需要了解技术细节。 效果图 二、实现思路 总体思路: 用户通过Gradio界面上…...
深度学习之模型压缩三驾马车:模型剪枝、模型量化、知识蒸馏
一、引言 在深度学习中,我们训练出的神经网络往往非常庞大(比如像 ResNet、YOLOv8、Vision Transformer),虽然精度很高,但“太重”了,运行起来很慢,占用内存大,不适合部署到手机、摄…...